回帰分析のp値とt値を理解する｜有意性の正しい見方と使い方

回帰分析で頻繁に登場する「p値」と「t値」。
データ分析を行うときに必ず確認する項目ですが、実際にどう読み解けばよいのか迷う方も多いでしょう。
「p値が0.03だから有意」と言われても、それが何を意味するのか、どのように活用できるのかを理解するには、少しコツが必要です。

この記事では、回帰分析におけるp値とt値の意味・違い・使い方を、できるだけわかりやすく整理します。
特に「有意性」という言葉の正しい意味を知り、分析結果をより正確に読み取る力を身につけたい方に向けた内容です。

p値とt値の違いを一目で理解する比較表

まずはp値とt値の役割を整理しておきましょう。

どちらも「この変数が結果に影響しているか」を判断するための統計的指標です。 p値とt値はセットで確認することで、分析結果の信頼性を把握できます。

p値が0.05未満だと「有意」と言われますが、これは統計上の便宜的な基準です。
「偶然で同じ結果が出る確率が5％以下なら、偶然ではないとみなそう」という取り決めに過ぎません。
したがってp=0.06でも「有意な傾向」と判断する場合もあります。

サンプル数（n）が多いと、非常に小さな差でもp値が小さくなりがちです。
たとえば、n=10,000のデータで差が0.1％でもp<0.001になることがあります。
p値が小さくても、実際の効果が小さい場合は「意味のある差」とは言えません。

p値は「効果があるかどうか」を示すだけで、「どの程度の効果があるか」は教えてくれません。
分析ではp値に加えて効果量（effect size）や信頼区間を確認し、結果をより立体的に解釈しましょう。

t=2.45, p=0.018 の場合、統計的には有意（偶然ではない）です。
ただし「売上＋0.8％」という小さな影響なら、実務上の重要性は限定的かもしれません。
p値・t値だけでなく、結果のスケールと再現性をあわせて読むことが大切です。

p値は偶然かどうかの指標であり、効果の大きさを示すものではありません。
「有意である」ことと「重要である」ことを混同しないように注意しましょう。

サンプル数が少ないと、効果があっても検出できないことがあります。
結果が有意でなくても、効果量や信頼区間を見て全体像を判断します。

分析の目的は「統計的に正しいことを言う」ではなく、「有用な示唆を得ること」です。
p値やt値はあくまで材料のひとつ。結果をどう活かすかは目的に合わせて考えましょう。

統計結果を共有するときは、数字の羅列ではなく流れでまとめましょう。